Запустив в продакшене супер-мега-навороченную систему нечёткого поиска с поддержкой морфологии, которая показывала на тестовый кейсах блестящие результаты, разработчик сталкивается с суровой реальностью. Пользователи, избалованные автокоррекцией Яндекса и Гугла, делают ошибки и опечатки. И вместо аккуратной страницы с результатами поиска получают грустный смайлик — машина не поняла запроса.

Машинный спеллчекинг — это целое искусство и не зря поисковые гиганты нанимают талантливых математиков работать над этой задачей. Но существуют и простые механизмы автокоррекции, основанные на фонетических принципах, которые уже способны давать результат и улучшать пользовательский опыт. О них и поговорим в статье. Тем более, что они так или иначе являются фундаментом для более сложных решений.

В конце статьи приводится ссылка на открытый датасет с ошибками и опечатками. Можно собрать по нему ценную статистику и потестировать свои алгоритмы спеллчекинга. [Читать дальше →][1]

[1]: https://habrahabr.ru/post/325364/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=feed_posts#habracut